銀行風險部門需要結構性改革以實現降本增效，但是首席風險官對數字化轉型的測試和學習方法始終態度保守，拖慢了風險數字化進程。麥肯錫詳細解讀銀行首席風險官該如何正確對待風險數字化。

　　雖然通過提高效率、改善風險決策質量，風險領域數字化轉型能夠創造真正的商業價值。數字化風控職能部門還能更好開展監測、控制和監管合規等工作。但是由于風險從業人員工作繁忙和對于風險相對謹慎的運作，首席風險官對數字化轉型的測試和學習方法始終態度保守，拖慢了風險數字化進程。

　　如今，銀行內部幾乎所有業務和職能都開始摩拳擦掌，蓄力迎接數字化改造。數字化早已植根于銀行戰略體系的土壤中，體現了明顯的客戶體驗、收入和成本優勢并吸引了越來越多的關注。不少銀行開始選擇升級技術和經營模式進一步實現效益，而風險職能部門過去十年中成本激增，自然也不會錯過這次改造機會。事實上已經有案例證明，通過提高效率、改善風險決策質量，風險領域數字化轉型能夠創造真正的商業價值。數字化風控職能部門還能更好開展監測、控制和監管合規等工作。

　　經驗表明，風險部門需要結構性改革實現降本增效，與銀行其他部門數字轉型的流程類似。然而，風險水平各異的部門具體做法也有所區別。首先，大多數監管部門的風險從業人員為了滿足日新月異的監管要求，都已承受了極大壓力，工作繁忙分身乏術。其次，風險職能一旦出錯造成的代價可能高到無法承受。因此，首席風險官對數字化轉型的測試和學習方法始終態度保守，拖慢了風險數字化進程。

　　然而，這一情況可能很快改變，全球銀行業領導人逐漸意識到針對性強的風險數字化計劃和適當的模塊化應用可以創造巨大價值。這項計劃囊括了風險相關的各個目標，包括確保風控環境的長期有效性，以及幫助風險職能部門應用技術，在風險度量、匯總、報告這些關鍵領域更好滿足監管預期。

　　什么是數字化風控？

　　數字化風控是一個術語，涵蓋了所有提高風險效能效率的數字化因素，包含了流程自動化、決策自動化、數字化監控和預警。該方法采用自動化工作流程、光學字符識別、高級分析（包括機器學習和人工智能）和新的數據源，其流程與界面還運用了機器人技術。數字化風控的本質含義就是在流程、數據、分析、IT 和組織結構（包括人才和文化）開展協同調整。

　　變革三維度：流程、數據、組織

　　要充分發揮流程和決策自動化優勢，銀行需要對系統、流程和行為拿捏準確，符合目標。在風險環境中，高優先級的用例被單獨隔離在授信、壓力測試、運營風險、合規和控制等領域。大多數銀行目前采用的流程都是內生而成，沒有清晰的開始和結束，無法保障流程的持續理性和高效，銀行要在相應的自動化和決策支持到位之前重新設計經營結構數據、分析和IT 架構都是數字化風控管理的關鍵推動因素。高度分散的IT 和數據架構無法為數字化風控提供具有經濟效益的框架。因此，銀行要給出明確的制度承諾，確定數據愿景、升級風險數據、建立健全的數據治理、增強數據質量和元數據，構建正確的數據體系結構。好在，包括大數據平臺、云計算、機器學習、人工智能和自然語言處理在內的現代科技、流程和分析技術的運用可以輔以支持，幫助銀行實現上述目標。

　　銀行組織與經營模式的數字化推進需要新能力建設。盡管風險創新常見于非常具體、高度敏感的領域，風險從業者仍然需要營造企業內部深厚的創新文化氛圍，進一步開放允許員工善盡其才，培養“邊試邊學”的創新理念，公司治理流程還要有能力快速應對變化莫測的技術和監管環境。風險職能數字化面臨的關鍵挑戰在于如何找到適用于風險領域的方式來管理創新文化。

　　讓數字化變革與風險環境相適應

　　機構一般慣用模塊化方法，導致風險職能數字化進程相對緩慢。少數機構大膽先行，通過大規模改造大幅度提高了效率和效能。在風險環境下使用“邊試邊學”的方法時，必須小心謹慎，即使這種方法已經常用于銀行其他職能的數字化轉型。風險部門對漏洞和誤差的容忍度極低，必須對此類試點進行可靠控制。例如，當數字化流程涉及到全面資本分析和審查（CCAR）時，必須先開展全面的測試，除非其可靠性和有效性獲得從業者首肯，銀行便不得落實方案。在一些比如商業信用風險監控和預警系統等特定風險領域，銀行可以大膽高效運用“邊試邊學”的方法。

　　評估機遇

　　麥肯錫經驗表明，數字化風控舉措可以提高風險管理的效率效能，使風險活動運營成本降低20-30%。對大多數全球銀行、跨地區銀行和地區性銀行來說，風險管理蘊藏著諸多良機。當前風險流程不僅占用大量資源，且效果欠佳。比如，僅合規風險活動一項每年平均的罰款金額就超過了四億美元 （見圖1）。

　　數字風險舉措可以提高效率、生產率、風險效益和收入，好處不一而足。

　　隨著自動化和分析能力的進一步發展，在端到端信貸流程和運營風險方面，效率和產能的提高可以降低至少25% 的成本。更完善的管理監管報告以及更好的數據質量可以提升模型輸出準確性，繼而提高風險效能和透明度。更完善的定價、更豐富的客戶和一線經驗也可以提高收入，例如可以把客戶盡調（KYC）周期縮短到一天以內完成，或者可以把抵押貸款申請從10-12 天縮短到30 分鐘以內完成。這種效率提高也釋放了人力資源，人才可以更多關注高價值工作，對工作滿意度也更高。

　　目標風險流程：信用風險、壓力測試、運營風險和合規

　　數字化風險行動多種多樣，在麥肯錫看來，有三大領域適合銀行近期嘗試：信用風險、壓力測試、運營風險與合規。盡管還沒有任何銀行已經實現了這三個領域的完全數字化，但優秀的銀行已經開始了數字化舉措的優先排序，逐步推進，力求挖掘出最大的降本潛力。下文將討論關于跨風險類型和流程的實際數字化風險舉措。

　　信用風險

　　用人工來開展數據的收集、授信、歸檔，如果數據出現問題會降低風險績效，而時間周期過長則會影響客戶體驗，這些都會影響到銀行的信用交付。數字化信用風險管理具有自動化和連接性優勢，可實現數字化交付和數字化決策制定，鞏固上述薄弱環節，并通過三種方式產生價值：收入保護、風險評估改進以及經營成本降低。

　　數字化風控可以減少客戶流失，保障消費信貸收入。比如，銀行可以引入第三方開展信用審核工作，通過動態風險定價和限額設置做到實時決策、信貸申請和信貸審批，改善客戶體驗。某家歐洲銀行正在探索數字化風險潛力，嘗試在風險偏好不變的情況下，增加消費信貸收入。數字化信貸流程能幫助銀行先于競爭對手作出決策，同時在風險評估方面始終保持領先。

　　改進風險評估也能創造價值。高級分析和機器學習工具可以提高信貸審批、組合監控和催收方面風險模型準確性，減少判斷錯誤的頻率。集成新數據源可以豐富信用決策洞見，而實時數據處理、報告和監測則進一步提升了總體風險管理能力。信貸流程數字化還能夠降低經營成本，輸入輸出的標準化和無紙化也節省了大量時間和資源，讓員工可以更關注高價值工作。

　　除了違約預期有所改善，數字化對圖2 所列領域的信用風險改進也相當顯著，收入提升5-10%，成本降低15-20%（見圖2）。

　　包括全面資本分析和審查（CCAR）的壓力測試

　　銀行發現，數字化全面改造資本分析、包括壓力測試可以產生巨大價值。當前，多數銀行用的是人工方式，零零散散，按序完成，數據質量、匯總、報告時間框架和能力方面可能都不盡如人意。這些流程會成為數字自動化和工作流工具的優先開展對象。

　　基礎壓力測試是第一步，改進方案的目的在于優化資源，方法主要根據風險的重要性分配資源。銀行通過并行處理、集中管理、交叉培訓員工以及更合理的日程安排獲得額外效率提升。

　　模板和輸出的標準化以及指定的數據“黃金”來源形成了日益透明高效的流程，并在優化過程中得到了數據加載、覆蓋、Y14A 報告、端到端審查和監督流程方面的數字自動化措施支持。作為轉型的一部分，實時可視化工具和敏感性分析都由數字化轉型賦能。除了直接優化壓力測試，銀行還在尋找機會，協調數據、流程和決策模型與業務規劃。

　　在CCAR 和壓力測試中，數字化顯著改進了成本，而且還騰出了專家的時間，使其專業知識更有針對性地發揮，提高產出質量（見圖3）。

　　運營風險和合規

　　許多全球性銀行在開展運營風險和合規控制及相關職能時，人工流程和系統分散的情況急劇增加。例如，在反洗錢工作中，流程和數據處理困難，成本飆升，盡管付出種種努力依然難見成效。如果能精簡預警生成和個案調查流程，就有很大機會提高反洗錢工作的效率和效能。

　　預警生成過程中，數字化風險的改進能保證分析引擎的參考數據質量。包括機器學習在內的高級分析工具可以根據個別案例個別測試和提取變量，并在可能的情況下支持“自動判斷”。此外，工作流工具可以支持智能調查和可疑活動報告自動歸檔，提高了調查單位的生產力。

　　根據麥肯錫經驗，反洗錢工作中采取數字化風險舉措可以將效率和效能平均提高20-25%?？紤]到反洗錢是橫跨組織內部成本巨大的職能，無法識別行為不良者可能帶來嚴重的安全隱患，效率和效能的增幅實際可能還要再高一些。

　　數字化在風險和其他職能的設計方案不盡相同

　　設計數字化風險方案時要考慮到風險工作涉及到的各種職能，以及它與其他職能（比如一線數字化銷售）的不同之處。在改造風險職能時，監管機構很難接受把“最小化可行產品”投放市場后實時測試改進，因為這種傳統的數字化方式并不適合大多數風險操作。大部分數字化舉措都側重于改善客戶體驗，數字化風險雖然也涉及到一些信用交付的外部客戶，但大多數領域的重點還是內部客戶、利益相關者和監管機構。此外，數字化風險需要所有業務部門和職能部門提供數據，無法自給自足，如果數字化風險部門以謹慎為先，其進度也會受限，敏捷小組和數字實驗室等創新方法都是可行的解決方案。

　　成本和風險將大幅降低

　　數字化風控能夠立竿見影大幅降本，雖然對收入沒有什么直接影響，但高層都深蘊其增收的作用。一線業務的數字化轉型通?？梢灾苯犹岣呤杖?，但風險職能只是輔助部門，能驗證數字化風控增收作用的例子并不常見，一個比較典型的案例是可以加快貸款申請周轉，增加放貸提高收入，當然這種作用有多強還是未知數。數字化風控方案對收入主要是間接影響，要重點關注降低風險和成本，但它在提升數字信貸收入方面發揮的作用較為明顯。

　　設計方案

　　數字化風險方案的有效與否取決于首席風險官能否找準問題，帶領銀行選對數字化創新的具體措施。這些問題包括：我們能否將信貸審批所需時間縮短至幾分鐘？我們如何才能提高直通式處理比率？我們如何提高客戶盡調流程的效率，減少開戶過程中的痛點？我們怎樣才能降低CCAR 的線性順序和資源密集程度？我們如何才能提高報告的及時性，符合監管目標？更有效地利用內部數據可以創造哪些價值？加入新數據源能創造哪些增量效益？回答這些問題有助于制定具體措施，根據當前的資源分配水平、損失、監管罰款以及措施落實中需要考慮的投資規模、時間等因素來確定這些措施的優先次序。

　　數字化風險方案包含數字化轉型中常見的設計特點，如零基流程、界面重新設計以及敏捷框架。切記測試和改進的整個過程都要在受控環境中展開，設計方法可以模塊化，但也要做到全面，徹底審查風險活動、偏好和政策。

　　這些方案通常要與監管機構合作設計，徹底測試后聯名背書，才能投入落實。環境的高度敏感造成風險端到端數字化用時要久于客服數字化，要在特定功能開發完成后，再逐一分開發布。所以整個企業的風險管理并非一蹴而就，而是在收獲短期效益的同時逐步建立起來的。

　　轉型分解步驟

　　首先，如果機構能抓住高價值機會，數字化風險方案就已經有了一個成功的開始。數字化轉型的分解步驟與其他領域相似，通常分為三個階段：

　　根據轉型價值和近期實施的可行性，確定優先采取的措施；

　　設計數字化解決方案捕捉價值，根據利益相關者意見，測試修改方案；

　　把修改后結果引入實際工作，持續進行能力建設，將設計、建造和變革管理嵌入經營模式，對正確的能力和思維模式進行投資。

　　第一階段機會確定后，與第二階段的數字化解決方案和其他方案匹配，這些方案將減少浪費、優化資源，同時提高標準化水平、提高質量。整個過程涉及到了工作流程自動化、數字界面、高級分析和機器學習的使用。在技術設計方面，銀行可以使用“雙速”架構，支持IT 的快速創新，使主要IT 基礎設施正常運行。在引入實際生產流程之前，新功能必須經過嚴格測試，確保關鍵風險職能轉型平穩順利零差錯。

　　相比其他典型環境，重復進行測試和學習所需的環境必須擁有更高的控制標準。在產品發布前要聆聽利益相關者的反饋和監管意見。

　　第三階段是在引入創新后，銀行應重點關注變革管理，這與其他業務領域的數字化類似，但重點在于如何把變革嵌入經營模式，并繼續投資于數字化能力建設，保持繼續前行的動力。無論人才來自內部還是外部，各司其職善盡其用是數字風險成功轉型的關鍵。

　　數字化風控道路上的長途跋涉可能耗時數年，但若為高價值目標度身定制相應舉措，只需幾個月的時間，金融機構就能獲益良多。隨著風險職能逐步實現數字化，效率和效能及準確性紛紛得以改善。未來的風險管理將是一門精簡敏捷的學問，能夠減輕成本壓力，提高合規能力，助力銀行在日益激烈的競爭中脫穎而出。有道是，千里之行，始于今日。

<menuitem id="zjj55"></menuitem>

<menuitem id="zjj55"></menuitem>

<big id="zjj55"></big>

責任編輯：陳愛